[AI新規事業創出]Qualitegが考える、ビジネスモデル設計でやるべきこと、やってはいけないこと

[AI新規事業創出]Qualitegが考える、ビジネスモデル設計でやるべきこと、やってはいけないこと

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。


ビジネスモデル設計は、起業家や経営者にとって最も重要な戦略的意思決定の一つです。成功する企業と失敗する企業を分けるのは、このビジネスモデルの巧拙にほかなりません。

本日は、ビジネスモデル設計における重要なポイントと、避けるべき落とし穴について詳しく解説します。

やるべきこと

1. 顧客価値の徹底的な理解

最も重要なのは、顧客の真のニーズを深く理解することです。単なる表面的な市場調査ではなく、顧客の潜在的な課題、悩み、願望を徹底的に分析する必要があります。以下のアプローチが効果的です。

  • ペルソナ分析の実施(どのターゲットセグメントの誰を狙うのか)
  • 顧客へのインタビューと深い対話(できれば1on1で90分)
  • 顧客の行動観察や課題解決のためのエスノグラフィック調査(ユーザーの自宅訪問などですとよりリラックスして対応してくださるのでお勧めです)

2. 独自の価値提案の開発

競合他社と差別化できる唯一無二の価値提案を作ることが重要です。これは単なる製品や機能の違いではなく、顧客に対して提供できる本質的な価値です。

  • 競合分析を徹底的に行う(単なるスペック比較の○×表にならないように、、)
  • 自社の独自の強みを明確にする
  • 市場で真に必要とされるユニークな解決策を考案する(解決策が特段ユニークでなくてもUIUXが良いと愛されるサービスになります。)

3. 柔軟なビジネスモデル設計

市場の変化に対応できる柔軟性を持つことが重要です。以下の要素を考慮しましょう。

  • 複数のシナリオを想定した戦略立案(収入源は一方通行ではなく複数にまたがるのが吉)
  • 迅速な pivot(方向転換)の可能性を残す
  • 継続的な市場調査と仮説検証(自社のValue Proposisionと他社の価格の比較などは常に行いましょう。)

4. 収益モデルの明確化

どのように収益を生み出すかを明確に設計することが重要です。以下の観点から検討しましょう。

  • 多様な収益ストリームの検討
  • スケーラビリティを考慮した収益モデル
  • 長期的な収益性の確保(安定性が安心を生みます)

5. テクノロジーと innovation の活用

最新のテクノロジーとイノベーションを積極的に取り入れることで、競争優位性を確保できます。

  • 最新テクノロジーのトレンド調査
  • デジタルトランスフォーメーションの検討
  • イノベーション創出のための環境づくり

株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、イノベーション共創の専門家集団による包括的支援プログラムです。企業の現状分析に基づく精緻な戦略策定から、オープンイノベーションの実行支援まで、革新創出の全プロセスをプロフェッショナルの視点でサポート。

アイデアワークショップ、ハッカソン企画、AI技術活用など、多様な専門領域をカバーする実践的アプローチで、社内外のリソースを最適に組み合わせた価値創造を実現します。「自社内だけでは革新が難しい」という課題に、経験豊富な専門コンサルタントが明確な解決策を提示し、イノベーション創出を確実な成功へと導きます。

やってはいけないこと

1. トレンドや他社の単純な模倣

他社の成功モデルをそのまま真似することは危険です。市場環境、自社の強み、顧客ニーズや自社のアセットは常に異なるためです。

2. 顧客視点の欠如

顧客の本当のニーズを無視して、自社の都合だけで設計することは致命的な誤りです。常に顧客価値を中心に考えることが重要です。

また、ここでお話しする顧客価値とは、「お客がお金を払ってまで欲しいと思えるソリューション」であり、単なるお世辞の「いいね」とは異なりますので気を付けてくださいね。

3. 過度に複雑なビジネスモデル

複雑すぎるモデルは実行が困難で、リソースを浪費します。シンプルで明確なモデルを目指しましょう。

4. 短期的思考

目先の利益のみを追求し、長期的な成長戦略を無視することは避けるべきです。持続可能な成長を常に意識しましょう。

5. データに基づかない意思決定

直感や経験則のみに頼る意思決定は危険です。データ駆動型のアプローチを心がけましょう。

最後に

ビジネスモデル設計は、一度作れば終わりというものではありません。常に市場環境を注視し、柔軟に修正と改善を続けることが成功への鍵となります。顧客価値を中心に、独自の強みを活かしたモデルを追求していきましょう!

成功するビジネスモデルは、顧客の課題を深く理解し、独自の解決策を提供できる企業にのみ開かれています。

常に学び、挑戦し続ける姿勢こそが、優れたビジネスモデル設計につながるのです。ぜひあきらめずに何度もUpdateをしてみてください。


コラムを最後までお読みいただき、誠にありがとうございます。私たちQualitegは、AI技術や新規事業の企画方法に関する研修およびコンサルティングを提供しております。もしご興味をお持ちいただけた場合、また具体的なご要望がございましたら、どうぞお気軽にこちらのお問い合わせフォームまでご連絡くださいませ。

また、新規事業創出のステップを体得したいという方にご好評のワークショップも実施しております。それぞれの担当者の方が役員目線で事業を考えるという点にフォーカスしたトレーニング内容となっており、企画担当者の方だけではなく、カウンターパートのエンジニア、デザイナー、マーケターの方にもご受講いただけるコンテンツとなっております。


navigation

Read more

「AIを作る国」から「AIで勝つ国」へ ── 日本のAI投資戦略を再設計する【前編】── 国産LLM・データセンター・データ主権の現在地を検証する

「AIを作る国」から「AIで勝つ国」へ ── 日本のAI投資戦略を再設計する【前編】── 国産LLM・データセンター・データ主権の現在地を検証する

こんにちは! 2025年から2026年にかけて、日本のAI関連投資が急速に動いています。 国産LLMの開発、データセンターの建設ラッシュ、政府による支援策の拡充。「日本もAIで遅れを取るわけにはいかない」という危機感が、はっきりと数字に表れています。 この動き自体は歓迎すべきことですし、何もしないよりずっといい。 ただ、日々 AI活用の現場に立ち会っている中で、ちょっとした違和感を覚えることがあります。 予算は動いている。 意思もある。 でも、この方向で大丈夫なんだろうか、と。 もちろん未来のことは誰にもわかりません。 ただ、公開されているデータを並べてみると、少なくとも「ちょっと立ち止まって考えてみてもいいんじゃないか」と思える材料がいくつか見えてきます。 本稿では前後編に分けて、その材料を整理してみます。 前編では国産LLM、データセンター投資、データ主権の3テーマ。 後編では「SaaS is Dead」の構造変化と、この環境下でどういうポジションの取り方がありえるかを考えます。 第1章:国産LLMの現在地 ── 規模の話をしよう 国内の大手通信事業

By Qualiteg コンサルティング
大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第5回 ブラウザ設定と認証

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第5回 ブラウザ設定と認証

こんにちは、今回はシリーズ第5回「ブラウザ設定と認証」について解説いたします! さて、前回(第4回)では、プロキシサーバーをドメインに参加させることで、ChatGPTやClaudeへのアクセスを「誰が」行ったかを確実に特定する仕組みを解説しました。「信頼の連鎖」の概念や、Windows版Squidなら1時間で構築できる環境、Negotiate/NTLM/Basicという3段階の認証フォールバック機構について理解いただけたかと思います。 しかし、せっかくサーバー側で完璧な統合Windows認証環境を構築しても、ブラウザ側の設定が適切でなければ、ユーザーには毎回パスワード入力ダイアログが表示されてしまいます。 「Edgeだと自動でログインできるのに、Chromeだとパスワードを聞かれる」 「同じサーバーなのにURLの書き方で動作が違う」 これらはヘルプデスクに寄せられる典型的な問い合わせです。(ただ、業務に好きなブラウザ使っていいよ、という企業はそんなに多くはないとおもいます) 今回は、統合Windows認証がブラウザでどのように動作するのか、その仕組みから各ブラウザ(Edge/

By Qualiteg AIセキュリティチーム, Qualiteg コンサルティング
スライドパズルを解くAIから学ぶ、「考える」の正体

スライドパズルを解くAIから学ぶ、「考える」の正体

こんにちは! 「このパズル、AIの教科書に載ってるらしいよ」 子供の頃に遊んだスライドパズル。いや、大人が遊んでも楽しいです。 数字のタイルをカチャカチャ動かして揃えるあれです。実はこのシンプルなパズルが、AI研究の出発点のひとつだったって知ってました? 今回は、このパズルを題材に「AIがどうやって考えているのか」を解き明かしていきます。しかも、ここで使われている手法は、Google Mapsの経路探索からChatGPTまで、現代の様々な技術のベースになっているんです。 まず遊んでみよう 理屈の前に、まずは感覚を思い出してみてください。 最初に shuffle をクリックすると、配置がシャッフルされゲームを開始できます。 ちなみに必ず解くことができるようになっていますが、慣れていないとそれなりに難しいかもしれません。 どうでしょう? 何手でクリアできましたか? クリアできなくても大丈夫です。記事後半で、実際にAIが解いてくれる機能つきゲームも掲載しています^^ 以下は動画です。本ブログで紹介するアルゴリズムで実際にパズルを解く様子をご覧いただけます

By Qualiteg 研究部
楽観的ロック vs 悲観的ロック:実際のトラブルから学ぶ排他制御

楽観的ロック vs 悲観的ロック:実際のトラブルから学ぶ排他制御

こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です! 「楽観的ロックを実装したのに、まだ競合エラーが出るんですけど...」 これは私たちが実際に経験したことです。 本記事では、楽観的ロックと悲観的ロックの違いを、実際に発生したトラブルを通じて解説します。 抽象的な説明ではなく、 「なぜそれが必要なのか」「どんな問題を解決できるのか」 を実感できる内容を目指します。 目次 1. 問題の背景:並列処理で謎のエラー 2. ロックなしの世界:なぜ競合が起きるのか 3. 楽観的ロックの導入:期待と現実 4. 楽観的ロックの限界:解決できなかった問題 5. 悲観的ロックによる解決 6. 実装時のハマりポイント 7. どちらを選ぶべきか:判断基準 8. まとめ 1. 問題の背景:並列処理で謎のエラー 1.1 システムの概要 私たちが開発していたのは、 複数のワークスペースを切り替えて使用するAPIサーバー でした。 当社AI関係のプロダクトの一部だったのですが、結合テスト兼負荷テストを実行すると、まれに発生してしまっていました。 ユーザーは複数のワーキン

By Qualiteg プロダクト開発部